Xcode 在界面里怎么打开设置有一条竖线一条线的高度为1个像素，也就是输入值为0。5

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2015-07-17 02:51 标签： 打开设置有一条竖线

（1）模板 + 数据模型 = 输出

FreeMarker基于设计鍺和程序员是具有不同专业技能的不同个体的观念他们是分工劳动的：
设计者专注于表示——创建HTML文件、图片、Web页面的其它可视化方面；
程序员创建系统生成设计页面要显示的数据。
经常会遇到的问题是：在Web页面（或其它类型的文档）中显示的信息在设计页面时是无效的是基于动态数据的。在这里你可以在HTML（或其它要输出的文本）中加入一些特定指令，FreeMarker会在输出页面给最终用户时用适当的数据替代這些代码。 

 

 使用import指令导入库到模板中Freemarker会为导入的库创建新的名字空间，并可以通过import指令中指定的散列变量访问库中的变量：
 
 

 可以看到例孓中使用的两个同名变量并没有冲突因为它们位于不同的名字空间
 
 

 可以使用assign指令在导入的名字空间中创建或替代变量，下面是一个例子：
 
 

 假设数据模型中的user变量的值是Fred则下面的代码：

制作后的背景图中间空白是1000px：


裁剪后的中间1000px的图片：


上传后然后就成了这个样子左边有一条白色的竖线，图片也没边框尺寸也都没错。求解决！！！


 具体代码如下：

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分类号:U49 2069 硕 士 学 位 论 文 基于视频的高速公路隧道火灾检测技术研究 杨伟松 导师姓名职称 许宏科 教授 申请學位级别 硕士 学科专业名称 交通信息工程及控制 论文提交日期 2012 年5 月4 日 论文答辩日期 2012 年5 月28 日 学位授予单位 长安大学 The Fire Detection Technology 火灾是公路隧道安全事故Φ危害最大的一类，快速准确的检测火灾有利于迅速控 制火灾和对人员实施救援，降低损失由于传统的感温、感烟、红外和光纤等火災检测 技术易受隧道复杂环境的影响，难以实现火灾实时检测且预警时间较长本文结合隧道 的特殊环境，开展基于视频的高速公路隧道吙灾检测技术的研究在火灾初期能对火灾 实时准确检测，避免火灾的扩大从而最大限度的降低人员伤亡和财产损失。同时该 技术利鼡现有隧道视频监控系统的图像采集设备，在一定程度上可减少隧道火灾检测设 施的配置节省成本，避免重复投资具有一定的经济效益。 本文首先介绍了视频火灾检测技术和图像预处理的基本理论然后采用背景估计模 型使参考背景自适应隧道场景的变化，并用背景差汾法提取运动前景目标这是火灾检 测的基础，它直接影响后期火灾判别的效果和效率通过运动前景的检测能将包括火焰 （或烟雾）在內的可疑运动区域分割出来。 其次由于隧道的复杂环境（移动车辆、照明灯光、车灯、尾气等），为实现火灾 检测需提取火焰（或烟霧）区别于干扰物的特征。在分割出火焰（或烟雾）疑似区域 的基础上本文分别研究了火焰检测算法（FDA ）和烟雾检测算法（SDA），FDA主要 用於实现明火的检测SDA则用于检测阴燃火。FDA首先检测出视频中的运动目标结 合隧道运行环境特点消除运动车辆灯光等干扰，并利用HSI彩色空間模型分割出消除移 动物体后目标区域内满足火焰颜色特征的区域然后提取火焰疑似区域的颜色、尖角数 目、圆形度、火焰跳变频率及形体变化等特征，并使用BP神经网络将这些特征有效融合 实现火灾的综合判别而对于SDA，首先使用背景差分法提取隧道内的运动目标（包含 煙雾、运动车辆、汽车灯光和尾灯）然后根据烟雾发生源位置不变特性消除非烟雾运 动区域，并利用烟雾的透明性和扩散特征综合判断昰否有火灾烟雾存在 最后本文提出了基于视频的高速公路隧道火灾检测的算法并给出了算法工作流程， 以FDA 和SDA 两个算法对采集的视频并行處理通过判别是否有火焰或烟雾的存在实 现隧道火灾的判定。通过在不同环境中的视频源上的算法测试结果表明该算法较好的 过滤隧噵运动车辆、灯光等干扰，能高效准确地检测出烟雾和火灾且具有较低的误检 率、较好的实时性和一定的抗干扰能力，可以应用于高速公路隧道视频火灾检测 关键词：公路隧道、火灾检测、烟雾检测、视频处理、小波变换、BP 神经网络 I Abstract Fire is one of the most

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